1. Главная
  2. Ресурсы
  3. Библиотечный поиск

Алгоритмы обучения с подкреплением на Python

Полный текст на внешнем сайте
База данных: Каталог библиотеки СФУ (32.971.3)
Библиографическое описание: Лонца, Андреа . Алгоритмы обучения с подкреплением на Python = Reinforcement Learning Algorithms with Python / Лонца Андреа. - М. : ДМК Пресс, 2020. - 288 с. - ISBN 978-5-97060-855-5 : Б. ц. - Текст : непосредственный.
Аннотация: Эта книга поможет читателю овладеть алгоритмами обучения с подкреплением (ОП) и научиться реализовывать их при создании самообучающихся агентов. В первой части рассматриваются различные элементы ОП, сфера его применения, инструменты, необходимые для работы в среде ОП. Вторая и третья части посвящены непосредственно алгоритмам. В числе прочего автор показывает, как сочетать Q-обучение с нейронными сетями для решения сложных задач, описывает методы градиента стратегии, TRPO и PPO, позволяющие повысить производительность и устойчивость, а также детерминированные алгоритмы DDPG и TD3. Читатель узнает о том, как работает техника подражательного обучения, познакомится с алгоритмами исследования на базе верхней доверительной границы (UCB и UCB1) и мета-алгоритмом ESBAS.
Год издания: 2020
Авторы: Лонца Андреа
Редакторы, составители и др.: Слинкин А. А.
Издательство: ДМК Пресс, М.
Количество страниц: 288
Количество экземпляров:
Издание имеется только в электронном виде

Цифровые и тематические книжные коллекции издания

Похожие публикации

Обучение с подкреплением. Введение

  • Саттон Ричард С. и др.
  • 2020 год

Обучение с подкреплением на PyTorch: сборник рецептов

  • Лю Юси (Хэйден)
  • 2020 год

Генетические алгоритмы на Python

  • Вирсански Эйял
  • 2020 год

Построение систем машинного обучения на языке Python

  • Коэльо Луис Педро и др.
  • 2023 год

Введение в методы машинного обучения с подкреплением : Учебное пособие

  • Медведев Михаил Юрьевич
  • 2025 год

Глубокое обучение с R и Keras

  • Шолле Франсуа
  • 2023 год

Научное программирование на Python

  • Хилл Кристиан
  • 2021 год

Профессиональная разработка на Python

  • Уилкс Мэттью
  • 2021 год

Показать ещё